近年では、データに基づく意思決定を軸としたデータドリブン経営に取り組む企業が増えています。データをビジネスへ活かすには、目的に合わせて適切な手法で分析を行う必要があります。本記事では、データ分析で押さえておくべき3つの基本や、具体的な手法、注意点などを解説します。大切なポイントを押さえ、データドリブンな企業経営を目指しましょう。
データ分析とは
ビジネスにおけるデータ分析とは、収集・蓄積した情報の取捨選択や加工を行い、目的達成のために活かすことを指します。顧客の行動データや過去の月間別売上、Webサイトへのアクセス数など、分析の対象となるデータは多々あります。
ビジネスへデータを活かすには、情報の収集と蓄積だけでは不十分です。企業が扱うデータは膨大であり、中には不要なものや、大して重要でないものもあります。そのため、目的の達成に要するデータを選択して抽出しなくてはなりません。
データ分析で得た結果は、客観的な判断材料として用います。勘や経験でなく、データに基づく判断を行うことで、課題への対応策や目的を達成するためにすべきことが見えてくるのです。
データ分析はなぜ必要？
ビジネスでは、スピーディーな意思決定が求められます。意思決定が遅れてしまうと、行動を起こすべきタイミングを逃してしまい、ビジネスチャンスを逸してしまうおそれもあります。そこで、データ分析を活用すれば客観的な事実を示すことができ、根拠に基づいた迅速な意思決定を行えるのです。
また、分析したデータの結果から、自社が現状で抱えている問題も見えてきます。うすうす感じてはいたものの、確信がもてなかったといった課題に関して、数値などのデータで見れば一目瞭然です。課題が明確になれば、実行すべき対策も見えてくるでしょう。
さらに、データ分析を行うことで将来予測もできます。過去の傾向や因果関係などを正確に把握すれば、それに基づいた確度の高い予測が可能です。
データ分析で押さえるべき3つの基本
ビジネスに活かすためデータ分析へ取り組むのなら、基本的なことを押さえておく必要があります。高度な分析手法を知ることも大切ですが、基本を疎かにしてしまうと成果につながりません。以下、押さえるべき3つの基本を解説します。
基本①目的を明確にする
何のためにデータ分析を行うのか、目的を明確にする必要があります。達成すべき目的によって、扱うデータの種類や分析の手法などが異なるためです。
例えば、自社商品におけるシェアの拡大を目的としましょう。このケースであれば、自社商品の品質はもちろん競合のシェア率、顧客の需要などの市場データを分析する必要があります。
一方で経営の改善を目的とする場合には、業績や資金の出納、労働環境など、主に財政や自社状況のデータを扱うことになるでしょう。
基本②手法を理解する
データ分析にはさまざまな手法があります。世論調査やアンケート集計などによく用いられるクロス集計、仮説を繰り返すことで複数の予測を行う決定木分析、類似するデータをグループわけし属性で分析するクラスター分析など、いくつもの手法が存在します。
ビジネスにデータを活かすには、目的に応じた分析手法を用いなくてはなりません。手法ごとの特徴を理解していないと、どの手法を選んでよいのか分からない、不適切な分析結果に気づくことができない、といった状況に陥ってしまいます。
分析手法ごとにそれぞれの特徴を把握し、目的に応じた手法を選択することが重要です。
基本③結果が出たら行動する
分析で得た結果をもとに、行動してこそ初めてビジネスに活かせます。データをビジネスに活かせない企業の多くは、分析そのものが目的になってしまっているケースが少なくありません。
成果につなげるには、導き出した結果から柔軟な発想、提案を行う力も求められます。また、分析結果をどのようにビジネスへ活かしていくのか、どのタイミングで使うのかといったことも、企業戦略を策定するうえでの重要な要素です。
データ分析の代表的な5つの手法
データ分析の手法は数多くありますが、ここでは代表的なものを5つピックアップして紹介します。手法ごとの特徴を把握したうえで、ビジネスに活かしましょう。
クラスター分析
クラスター分析とは、さまざまな要素をもつデータのなかから類似するものをグループわけし、属性を分析する手法です。なお、クラスター(Cluster)とは集団、群れなどを意味する英単語です。
たとえば、アンケート調査で似たような回答をした人をグループ分けして分析する、顧客情報をセグメントし、メルマガの配信を効率化する、といった活用が考えられます。市場調査や商品開発、ブランディングなど、クラスター分析が用いられるシーンは多々あります。
クロス集計分析
クロス集計分析は、性別や年齢、地域などにデータを分類して集計し、分析を行う手法です。世論調査やマーケティングリサーチなど、市場調査によく用いられます。
たとえば、商品の顧客満足度を把握する際にクロス集計分析を活用できます。縦軸に年齢や性別といった属性を、横軸に不満・満足などの回答をプロットすれば、属性ごとの大まかな満足度を可視化できるでしょう。
なお、クロス集計はExcelに標準搭載されている機能でもあります。そのため、データさえあれば、比較的簡単にクロス集計表の作成が可能です。
ロジスティック回帰分析
さまざまなデータをイエス、ノーの二択で集計し、事象の発生確率を割り出す手法です。商品が購入されたか・されていないか、顧客が来店したか・していないかなど、二択で集計した結果を分析し、今後どのようにアプローチすればよいのかを導き出せます。
コストパフォーマンスの向上や、マーケティング成功率アップなどのメリットを期待できる手法です。一方で、過去のデータがないと分析できない、抽象度の高いデータは使えないといったデメリット、注意点があることも覚えておきましょう。
アソシエーション分析
アソシエーション分析とは、ビッグデータの分析からデータごとの関連性を見つける手法です。顧客の購買データを分析し、購買行動の関連性を発見するときによく用いられます。
たとえば、Aの商品を購入する顧客は、同時にB商品を買うことが多い、といったことが分かれば、店頭にAとBの商品を並べて陳列する、近くに配置するといった施策を行えます。
アソシエーション分析は、ECサイト運営にも活用されています。ネットショップで商品を購入すると、関連商品からおすすめを提案されることがあります。これはアソシエーション分析を用いることで、より確度の高い商品を自動的に選定しているのです。
決定木分析
決定木分析とは、一つの原因から仮説を繰り返し、複数の予測を行う分析手法です。たとえば、ある商品を購入するか、との問いに対し、平日なら買う・休日なら買う、などと条件を分岐させ、さらに晴れなら・雨なら、といった具合に深掘りしていきます。
決定木分析は、自社商品を購入するのはどのような人なのか知りたい、満足度が高い顧客の属性を把握したい、といった目的で用いられます。もちろん、これ以外にもさまざまな予測に利用できるため、万能の分析手法ともいわれています。
データ分析を行う際の注意点
データ分析を行うときは、分析に主観が入り込まないよう注意が必要です。データ分析のメリットは、客観的な事実に基づく意思決定を行えることです。分析時や、戦略を決定する際に主観的な見方を払拭できなければ適切な活用には至りません。
また、データ分析をビジネスに活かすには、施策のたびにPDCAサイクルを回し、試行錯誤していくことが重要です。特に、データの蓄積が不十分な状況では、必ずしも分析結果が現状に即しているとは限りません。実行と評価、改善を繰り返し行うことで、少しずつ分析速度や精度を高められるのです。
まとめ
データ分析で得た結果をもとに、迅速な意思決定を行えるのは企業にとって大きなメリットです。データ分析の基本を把握し、そのときどきに応じた手法で分析を行いましょう。
電算システムでは、データドリブン経営を実現するさまざまなサポートを提供しています。分析ツールの導入やプロによる分析、コンサルティングなど幅広いサポートを行えるため、データ活用に課題を抱える企業の皆様は是非、私共にお問い合わせください。
初めてのデータ分析
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データ分析は敷居の高いものに思われがちですが、実はもっとシンプルです。
本紙では、電算システムのマーケティングチームメンバーが登場し、データ分析についてのお話をさせて頂きます。 是非、データ分析の理解を深め、データ活用の一歩を踏み出せるきっかけになれば幸いです。
